数据挖掘
什么是“数据挖掘”
什么是“数据挖掘”
数据挖掘是一种计算机技术，通过使用统计学、人工智能和机
器研究等方法，从大量的数据中提取出有价值的信息和知识。
它可
以帮助人们更好地理解数据，发现数据之间的内在关系和模式，从
而为决策和问题解决提供支持。
数据挖掘的目标是通过自动化的技术，从数据中提取出有用的
信息。
这些信息有助于预测未来事件、优化业务流程、发现隐藏的
模式和关联等。
数据挖掘可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗、社交网络等。
数据挖掘的过程一般包括以下步骤：
1. 数据收集：收集需要分析的数据，可以是结构化的数据（如
数据库中的数据），也可以是非结构化的数据（如文本、图像等）。
2. 数据预处理：清洗和转换数据，去除噪音、处理缺失值和异
常值等。
3. 特征选择：选择对挖掘任务有意义的特征，减少数据维度。
4. 数据挖掘：使用合适的算法和技术，探索数据中的模式、趋势和关联。
5. 模型评估：评估挖掘结果的准确性和可靠性。
6. 知识表示：将挖掘得到的知识和信息呈现给用户，并提供可解释性和可视化的方式。
数据挖掘常用的技术和算法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、时序分析和预测等。
这些技术和算法可以根据不同的需求和挖掘目标进行选择和组合。
总之，数据挖掘是一种强大的技术，可以从数据中发现潜在的价值和知识。
它在各个领域的应用不断增加，对提升决策和解决问题起到了重要的作用。
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
数据挖掘简介
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。
在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。
数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。
数据挖掘与传统意义上的统计学不同。
统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。
数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。
数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。
统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，。
数据挖掘入门
数据库
数据仓库
知识库
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三、数据挖掘方法
3.1 可以分别按挖掘任务、挖掘对象和挖掘方法来分 类。
1. 按挖掘任务分类：包括分类或预测知识模型发 现，数据总结，数据聚类，关联规则发现，时
序模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常 和趋势发现等。
2. 按挖掘对象分类：包括关系数据库，面向对象 数据库，空间数据库，时态数据库，文本数据
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
2024/2/21
2.1 KDD定义 人们给KDD下过很多定义，内涵也各不
相同，目前公认的定义是由Fayyad等人提出 的。
所谓基于数据库的知识发现(KDD)是指 从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在 有用的、最终可被理解的模式的非平凡过 程。
2024/2/21
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2.2 KDD过程
KDD是一个人机交互处理过程。该过程 需要经历多个步骤，并且很多决策需要由 用户提供。从宏观上看，KDD过程主要经 由三个部分组成，即数据整理、数据挖掘 和结果的解释评估。
➢ 机器学习方法可分为：归纳学习方法（决策树、规则归 纳等），基于范例学习，遗传算法等。
➢ 神经网络方法可以分为：前向神经网络（BP算法等）， 自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）。
➢ 数据库方法分为：多为数据分析和OLAP技术，此外还 有面向属性的归纳方法。
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数据挖掘技术分类
数据挖掘的概念与技术介绍
数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息、模式和规律的过程。
随着互联网时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，数据挖掘成为了从这些海量数据中获取洞察和知识的重要工具。
本文将围绕数据挖掘的概念和技术展开讨论，帮助读者深入理解数据挖掘的核心要素和方法。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现有用的信息、模式和规律的过程。
通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘可以帮助人们从数据中进行预测、分析和决策。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从数据中发现隐藏的模式和规律，并将这些知识应用于实际问题的解决。
数据挖掘可以帮助企业提高市场营销的效果、改进产品设计、优化生产过程等。
数据挖掘也被广泛应用于科学研究、金融风险分析、医学诊断等领域。
1.3 数据挖掘的流程数据挖掘的流程通常包括数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘流程中非常重要的一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等子任务。
二、数据挖掘的技术2.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要技术，它用于发现数据集中的项之间的关联关系。
通过挖掘关联规则，可以发现数据中隐藏的有用信息，如购物篮分析中的“啤酒和尿布”现象。
2.2 分类与回归分类与回归是数据挖掘中常用的技术，它们用于对数据进行分类或预测。
分类是指根据已有的样本数据，建立分类模型，然后将新的数据实例分到不同的类别中。
回归则是根据数据的特征和已知的输出值，建立回归模型，然后预测新的数据实例的输出值。
2.3 聚类分析聚类分析是一种将数据分成不同的类别或簇的技术。
通过发现数据之间的相似性，聚类可以帮助人们理解数据的内在结构和特点。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
2.4 异常检测异常检测是指从数据中识别出与大多数数据显著不同的样本或模式。
第六章 数据挖掘概述
数据理解
数据准备 数据 建立模型
模型评估
业务理解（Business Understanding） 阶段
确定业务目标：分析项目的背景，从业务视点分析 项目的目标和需求，确定业务角度的成功标准； 项目可行性分析：分析拥有的资源，条件和限制， 风险估计，成本和效益估计； 确定数据挖掘目标：明确确定数据挖掘的目标和成 功标准，数据挖掘的目标和业务目标是不一样的， 前者指技术上的，例如生成一棵决策树等； 提出项目计划：对整个项目做一个计划，初步估计 用到的工具和技术。
主要功能
例2：对比移动电话费月消费额超出1000元的 客户群与移动电话费月消费额低于100元的 客户群。 利用数据挖掘可作出如下描述：移动电 话月消费额超出1000元的客户80％以上年龄 在35－50岁之间，且月收入5000元以上；而 移动电话月消费额低于100元的客户60％以 上要么年龄过大要么年龄过小，且月收入 2000元以下。
数据挖掘与其他科学的关系
数据库系统 统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
算法
其他学科
实施数据挖掘的目的
不再是单纯为了研究，更主要的是为商业决 策提供真正有价值的信息，进而获得利润。 所有企业面临的一个共同问题是：企业数据 量非常大，而其中真正有价值的信息却很少， 因此需要从大量的数据中经过深层分析，获 得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就 像从矿石中淘金一样，数据挖掘也由此而得 名。
数据挖掘的应用
数据分析和决策支持
市场分析和管理 目标市场, 客户关系管理 (CRM), 市场占有量分析, 交 叉销售, 市场分割 风险分析和管理 风险预测, 客户保持, 保险业的改良, 质量控制, 竞争分 析 欺骗检测和异常模式的监测 (孤立点)
什么是数据挖掘
什么是数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是指通过对大量数据的分析和挖掘，发现其中潜在的、之前未知的、有价值的信息和规律的过程。
它是从大数据中提取有效信息的一种技术手段，可以帮助人们更好地了解和利用数据。
在现代社会中，数据已经成为各个领域的核心资源，例如金融、医疗、零售、社交网络等等。
然而，随着数据量的不断增大，人们发现单纯的查找和浏览已经无法满足对数据的深入理解和分析。
这时，数据挖掘技术的应用就显示出了它的重要性。
数据挖掘的目标是通过运用统计学、人工智能、机器学习等多种方法，寻找出隐藏在数据中的模式、关联规则、趋势和异常信息。
通过对这些信息的分析和挖掘，有助于人们发现数据中存在的价值，从而做出合理决策、改善业务流程，并为未来的发展提供决策支持。
数据挖掘的过程可以分为几个主要步骤。
首先是数据的预处理，包括数据清洗、去除噪声、处理缺失值等，以确保数据的准确性和完整性。
其次是特征选择，通过选择最有价值的特征，减少了数据集的维度，并提高了模型的准确性和解释性。
然后是模型构建，利用统计学和机器学习算法来建立预测模型或分类模型。
最后是模型评估和应用，通过评估模型的性能和应用模型的结果来验证模型的有效性。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业分析市场趋势、客户行为，并制定相应的营销策略。
在医疗领域，数据挖掘可以用于诊断支持、药物研发和疾病预测。
在信息安全领域，数据挖掘可以帮助识别网络攻击和异常行为。
在社交网络领域，数据挖掘可以用于用户画像分析、推荐系统等。
然而，数据挖掘也存在一些挑战和风险。
首先是数据质量问题，不完整、不准确的数据可能导致挖掘结果的不准确性。
其次是隐私保护问题，许多数据挖掘任务需要使用个人隐私数据，因此在数据挖掘过程中要注意保护个人隐私。
另外，过度依赖数据挖掘结果也可能导致误导和错误决策的风险，需要在决策过程中综合考虑多个因素。
总的来说，数据挖掘是一种重要的技术手段，可以帮助人们从海量数据中发现有用的信息，提高决策的准确性和效率。
数据挖掘技术
数据挖掘技术的 算法
聚类算法
K-means算法
层次聚类算法
DBSCAN算法
谱聚类算法
分类算法
决策树算法
朴素贝叶斯算法
K最近邻算法 支持向量机算法
关联规则挖掘算法
应用场景：市场篮子分析、 序列模式发现等
定义：从大量数据中挖掘出 有趣的关系
算法分类：Apriori、FPGrowth等
评估指标：支持度、置信度 等
去除无效或错误数据 填充缺失值 去除噪声数据 数据规范化
数据探索
数据收集：获取需要挖掘的数据集 数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据 数据预处理：对数据进行转换或归一化处理，使其更易于分析和挖掘 数据探索：通过可视化、统计等方法探索数据集，发现其中的模式和规律
模型建立
数据预处理：清洗、整理 数据，提高数据质量
掌握数据预处理 和数据清洗的方 法
实践项目，提升 技能
选择合适的数据挖掘工具和平台
根据需求选择工具：考虑需要 解决的问题类型、数据类型、 数据量等因素
选择易用的平台：降低学习成 本，提高效率
考虑平台的可扩展性：随着业 务变化，需要不断扩展工具和 平台的能力
考虑成本效益：根据预算选择 合适的工具和平台
农业环境监测： 通过数据挖掘 技术，实时监 测农业环境的 变化，保障农 业生产的安全
数据挖掘技术的 优势与局限
数据挖掘技术的优势
发现隐藏在大量数据中的有用信息
揭示企业业务的内在规律和模式
自动化决策支持：基于数据挖掘的决策支持系统可以提高决策的效率和准确性
预测未来趋势：通过数据挖掘技术对历史数据进行深入分析，可以预测未来的市场趋势和业务发展 动向。
特征提取：从数据中提取 有用的特征
数据挖掘
基于聚类分析的孤立点挖掘方法1、数据挖掘数据挖掘是应用一系列技术从大型数据库或者数据仓库的数据中提取人感兴趣的，隐含的、事先未知而潜在有用的，提取的知识表示为概念、规则、模式等形式的信息和知识。
简言之，据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息知识的过程。
因此，数据挖掘事实上是知识发现的一个特定步骤，它是一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的技术，或者说是对大容量数据及数据间系进行考察和建模的方法集。
数据挖掘的目标是将大容量数据转化为有用知识和信息。
它的目的，就是拓展更加有效的利用已有数据，拓展应用。
数据开采技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，从而服务于决策。
因此，数据挖掘一般有以下5类主要任务：( 1 ) 数据总结：数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的总体综合描述。
过对数据的总结，数据挖掘能够将数据库中的有关数据从较低的个体层次抽总结到较高的总体层次上，从而实现对原始基本数据的总体把握。
( 2 ) 分类：分类即分析数据的各种属性，并找出数据的属性模型，确定哪些据属于哪些组。
这样我们就可以利用该模型来分析已有数据，并预测新数据属于哪一个组。
( 3 ) 关联分析：数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，包括关联关系有简单关联和时序关联两。
( 4 ) 聚类：聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将用户数据分成一系列有意义的子集合。
( 5 ) 偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。
目前，研究数据挖掘的方法有很多，这些数据挖掘工具采用的主要方法包括传统统计方法，可视化技术，决策树、相关规则、神经元网络、遗传算法等。
下面分类阐述。
( 1 ) 传统统计方法：包括：抽样技术，多元统计分析，统计预测方法等。
数据挖掘概述
7.1 数据挖掘简介
数据挖掘技术 当前国际上数据库、信息管理及决策领域的前沿 研究方向 引起学术界和工业界的广泛关注
7.1 数据挖掘简介
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖 掘”知识的过程。通过数据挖掘，有价值的知识、 规则或高层次的信息就可以从数据库或相关数据 集合中抽取出来，并从不同的角度显示，从而使 大型数据库和数据仓库成为一个丰富可靠的数据 资源，为决策服务。
常用的优化方法有爬山（Hill-Climing）、最陡峭下降 （Steepest-Descend）、期望最大化（ExpectationMaximization, EM）等。常用的搜索方法有贪婪搜索、分支 界定法、宽度（深度）优先遍历等。
7.2.5 搜索和优化方法
传统的统计和机器学习算法都假定数据是可以全部放入内存的， 所以不太关心数据管理技术。对于数据挖掘工作者来说， GB甚至TB数量级的数据是常见的。海量数据，应该设计有 效的数据组织和索引技术，或者通过采样、近似等手段， 来减少数据的扫描次数，从而提高数据挖掘算法的效率。
7.1.6 数据挖掘的应用
1．金融业 对帐户进行信用等级的评估
从已有的数据中分析得到信用评估的规则或标 准，即得到“满足什么样条件的帐户属于哪一 类信用等级”，并将得到的规则或评估标准应 用到对新的帐户的信用评估，这是一个获取知 识并应用知识的过程。
7.1.6 数据挖掘的应用
对庞大的数据进行主成分分析，剔除无关的甚至是错 误的、相互矛盾的数据“杂质”
1 9 9 1 年 到 1 9 9 4 年 每 年 举 行 一 次 Workshop on Knowledge Discovery in Database
1995年开始举行每年一届的KDD国际会议 AAAI和IJCAI这两大AI系统会议均开设了KDD专题
名词解释数据挖掘
名词解释数据挖掘
数据挖掘是一种利用大规模数据集挖掘出隐藏在这些数据中隐藏的模式、规律和知识的过程,通常应用于商业、医疗、金融、交通等多个领域。
数据挖掘的基本概念包括数据收集、数据预处理、数据挖掘算法选择、结果解释和应用等。
数据收集是指在特定的时间和地点,通过多种方式(如传感器、网络、数据库等)收集到大量的数据。
数据预处理是指在收集到数据后,对其进行清洗、转换、集成等处理,以便于后续的数据挖掘工作。
数据挖掘算法选择是指在进行数据预处理后,选择适合特定问题的算法,并进行算法的优化和调试。
结果解释和应用是指在挖掘出数据中的模式、规律和知识后,对结果进行解释和应用,以解决实际问题或提升业务效率。
数据挖掘技术已经广泛应用于医疗、金融、交通、教育、农业等多个领域。
例如,在医疗领域中,数据挖掘可以帮助医生预测疾病风险、制定更有效的治疗方案、预测患者的治疗效果等。
在金融领域中,数据挖掘可以帮助银行提高贷款审批效率、预测股票价格、防范金融风险等。
在交通领域中,数据挖掘可以帮助车辆管理部门提高车辆利用率、优化路线规划、预测交通流量等。
虽然数据挖掘技术已经取得了很大的进展,但是数据挖掘仍然面临一些挑战。
例如,数据质量的保证、算法的选择和优化、结果的解释和应用等。
因此,在实际应用中,需要结合实际情况,采取科学的方法和策略,不断提高数据挖掘的效率和准确性。
数据挖掘技术
数据挖掘技术数据挖掘技术是一种利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从大量数据中提取出有价值的信息和模式的过程。
这项技术的应用范围非常广泛，可以帮助企业发现潜在的商业机会，提高决策效率，改进产品和服务，甚至可以在医疗领域预测疾病风险。
本文将介绍数据挖掘技术的基本概念、方法和应用。
一、数据挖掘的概念和方法数据挖掘是从大量非结构化和半结构化数据中发现隐藏在其中的模式和关联的过程。
它可以通过对数据进行预处理、特征选择、模型建立和模型评估等步骤来实现。
常用的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则和时序模型等。
1. 聚类聚类是一种将相似的数据对象归类到同一类别的方法。
它可以帮助我们找到数据中的群组结构，进而进行市场细分、用户分群等应用。
常见的聚类算法有K-means、层次聚类等。
2. 分类分类是一种将数据对象映射到预定义类别的方法。
它可以通过构建分类模型来预测新数据的类别，如垃圾邮件分类、客户流失预测等。
常用的分类算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
3. 关联规则关联规则是一种发现数据中项集之间关联关系的方法。
它可以帮助我们发现购物篮分析中的商品关联关系、推荐系统中的用户偏好等。
常见的关联规则算法有Apriori、FP-Growth等。
4. 时序模型时序模型是一种对时间序列数据进行预测和建模的方法。
它可以应用于股票预测、天气预报等领域。
常用的时序模型算法有ARIMA、LSTM等。
二、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在各行各业都有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用案例：1. 金融领域在金融领域，数据挖掘技术可以用于信用评估、欺诈检测、风险管理等。
银行可以通过数据挖掘技术对客户进行分类，从而更好地提供个性化的金融服务。
2. 零售业零售业可以利用数据挖掘技术进行市场细分、用户推荐等。
通过分析顾客的购买历史和喜好，商家可以精准地进行产品推荐，提高销售额。
3. 医疗领域数据挖掘技术可以应用于疾病风险预测、医疗资源分配等。
数据挖掘解决方案
数据挖掘解决方案数据挖掘是一种从大量数据中提取潜在信息的技术，已经成为许多领域中重要的工具。
在这篇文章中，我们将探讨数据挖掘的概念、应用领域以及基本的解决方案。
一、概念介绍数据挖掘是指通过分析数据集中的模式、关联和趋势等信息来揭示隐藏在数据中的有价值的知识。
它是从数据仓库中获取信息的一个过程，可以帮助机构做出更明智的决策和预测。
数据挖掘可以分为三个主要的任务：1. 描述性数据挖掘：描述性数据挖掘是通过对数据集进行统计分析和汇总来描述数据的基本特征。
这些特征包括频率，均值，标准差等，帮助我们从数量上了解数据的分布情况。
2. 预测性数据挖掘：预测性数据挖掘是通过建立预测模型来预测未来事件的发生概率。
这些模型可以根据历史数据的模式和趋势进行训练，并用于预测未来可能的结果。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是用于发现数据中的相关性和关联关系。
通过分析数据集中的项集，我们可以揭示出一些有意义的关联规则，帮助机构发现产品组合、市场营销策略等方面的潜在机会。
二、应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 零售业：数据挖掘可以帮助零售商分析消费者的购物习惯，预测产品需求，并制定更有效的促销策略。
2. 金融业：数据挖掘可用于欺诈检测、信用评分、投资组合优化等方面，帮助金融机构减少风险和提高效率。
3. 医疗保健：数据挖掘可以用于分析病人的病史和症状，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
4. 社交媒体：数据挖掘可用于分析用户行为、提供个性化推荐等，帮助社交媒体平台提供更好的用户体验。
三、解决方案在进行数据挖掘时，我们需要遵循一系列的步骤和方法来确保准确和有效的结果。
以下是一个基本的解决方案流程：1. 定义问题：首先明确目标，确定需要解决的问题，并明确所需的数据类型和规模。
2. 数据收集：收集与问题相关的数据，并确保数据的质量和完整性。
3. 数据预处理：对数据进行清洗、去除噪声、处理缺失值和异常值等，以确保数据的可用性。
数据挖掘技术
数据挖掘技术数据挖掘技术是指通过对大量数据的处理和分析，从中发现隐藏在数据背后的模式、关联和规律的一种技术。
随着互联网和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为解决各种问题和提升业务效率的重要工具。
本文将从概念、应用领域以及未来发展等方面进行探讨。
1. 数据挖掘技术的概念数据挖掘技术是指利用计算机科学、数学统计学和机器学习等方法对大量数据进行分析和解读的过程。
它通过从数据中提取信息、发现模式和规律，帮助人们预测未来趋势、做出决策和优化业务流程。
数据挖掘技术可以应用于各个领域，帮助人们发现隐藏在数据背后的宝藏。
2. 数据挖掘技术的应用领域数据挖掘技术在各个领域都有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：2.1 零售业数据挖掘技术可以帮助零售商分析顾客的购买行为和偏好，从而进行精准营销和推荐商品，提升销售额和客户满意度。
2.2 金融业数据挖掘技术可以用于信用评估、风险管理和反欺诈等方面。
通过对客户数据的分析，金融机构可以更好地判断客户的信用状况和风险，并采取相应的措施。
2.3 医疗健康在医疗领域，数据挖掘技术可以用于疾病预测、诊断支持和个性化治疗等方面。
通过对患者数据的分析，医生可以更好地了解疾病的发展趋势和患者的病情，从而提供更好的医疗服务。
2.4 交通运输数据挖掘技术可以帮助交通运输部门进行交通流量预测、路况优化和智能调度等方面的工作。
通过对交通数据的分析，可以提高交通效率，减少拥堵和事故。
3. 数据挖掘技术的未来发展随着科技的不断进步和数据量的快速增长，数据挖掘技术在未来将继续发展和创新。
以下是一些未来发展的趋势：3.1 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在处理大规模数据和复杂任务方面具有优势。
未来数据挖掘技术有望结合深度学习，实现更高的准确性和效率。
3.2 可视化分析可视化分析是将数据可视化表示，以便人们更好地理解和发现信息。
未来数据挖掘技术可能会借鉴可视化分析的方法，提供更直观、易懂的数据呈现方式。
《数据挖掘》课件
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
数据挖掘pdf
数据挖掘pdf摘要：1.数据挖掘的定义和重要性2.数据挖掘的方法和技术3.数据挖掘的应用领域4.数据挖掘的发展趋势和未来展望正文：1.数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，它是一种跨学科的研究领域，涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘的重要性日益凸显，它能帮助企业和组织更好地理解和利用其拥有的海量数据，从而提高决策效率和精确度。
2.数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术主要包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。
其中，数据预处理是数据挖掘的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据选择和数据变换等。
分类和聚类是数据挖掘中最常用的方法，它们可以帮助企业和组织对数据进行有效的分类和分组，从而更好地理解和利用数据。
关联规则挖掘和回归分析则可以帮助企业和组织发现数据之间的关联和因果关系。
3.数据挖掘的应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、零售、教育等。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行和保险公司更好地理解和评估风险，从而提高贷款和保险的准确性。
在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生和医院更好地诊断和治疗疾病，提高医疗质量和效率。
在零售和教育领域，数据挖掘可以帮助企业和学校更好地理解客户和学生的需求和行为，从而提高销售和教学效果。
4.数据挖掘的发展趋势和未来展望随着大数据和人工智能技术的发展，数据挖掘的发展趋势也日益明显。
首先，数据挖掘将更加智能化和自动化，人工智能技术将更好地应用于数据挖掘中。
其次，数据挖掘将更加注重数据的质量和安全性，数据治理和隐私保护将成为数据挖掘的重要环节。
最后，数据挖掘将更加注重应用和效果，企业和组织将更加注重数据挖掘的实际效果和应用价值。
总的来说，数据挖掘是一个重要的研究领域，它在企业和组织的决策和运营中发挥着重要的作用。
什么是数据挖掘
什么是数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。
例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。
虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。
尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
数据挖掘的起源为迎接前一节中的这些挑战，来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。
这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，在数据挖掘领域达到高潮。
特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。
数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。
一些其他领域也起到重要的支撑作用。
特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。
源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。
分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
数据挖掘能做什么1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：·分类（Classification）·估值（Estimation）·预言（Prediction）·相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）·聚集（Clustering）·描述和可视化（Des cription and Visualization）·复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)2)数据挖掘分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘·直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
数据挖掘名词解释
数据挖掘名词解释
数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是一种综合分析和探索数据的有效、有用的技术，其目的是从巨量的数据集中提取出有价值的信息或者是模式。
它的任务是发现潜在的内在规律，以此获得对象的个性化特征或者联系。
分类（Classification）：分类是数据挖掘的一种术语，它指的
是将数据根据一定的规则等分成若干类别，以便进行模型训练和分析。
关联规则（Association Rules）：关联规则指的是给定一组数据，发现其中有可能存在的一种正向相关或负向关联的规则。
关联规则通常被用于市场营销分析，以及分类和预测分析。
聚类（Clustering）：聚类是数据挖掘的基本技术，它指的是从
大量的数据集中自动构造出若干类别的技术。
在聚类中，通过计算每一个对象与每一个类别的相似性，将对象分配给对应的类别。
概念演化（Concept Drift）：概念演化是一种数据挖掘技术，它指的是时间推移或观测系统被观察到的内容本身经历变化的过程。
因此，概念演化的目标是发现随着时间变化的模式，并用于预测和解释未来的变化。
- 1 -。
数据挖掘概念
数据挖掘概念随着数据量的不断增长，数据挖掘成为了一门越来越重要的技术。
数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有意义的信息，提供决策支持和预测能力。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、主要技术和应用领域。
一、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关系、趋势和异常的过程。
它是一种用于从数据中提取有价值信息的技术，可以帮助我们更好地理解和利用数据。
2. 数据挖掘的任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的组，关联规则挖掘是发现数据之间的关联关系，异常检测是发现数据中的异常值，预测是根据历史数据预测未来的趋势。
3. 数据挖掘的流程数据挖掘的流程包括数据准备、数据清洗、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
数据准备是指从数据源中获取数据并进行预处理，数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，特征选择是指选择对数据分析有用的特征，模型构建是指使用算法构建数据模型，模型评估是指评估模型的准确性和可靠性，模型应用是指将模型应用于实际问题中。
二、数据挖掘的主要技术1. 分类分类是将数据分为不同的类别。
分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树形结构的分类方法，通过划分数据集来构建决策树。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类方法，它可以处理高维数据和非线性分类问题。
2. 聚类聚类是将数据分为相似的组。
聚类算法包括K均值、层次聚类等。
K均值是一种基于距离的聚类方法，它将数据分为K个簇。
层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据层层聚合，形成层次结构。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据之间的关联关系。
关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘方法，它通过扫描数据集来发现频繁项集。
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房价（万元）
预测的结果分析 预测的结果分析要考虑到的因素：
相反的预测结果 胜出裕度 成本收益分析
趋势预测法又称时间序列预测法，是 将历史资料和数据按时间顺序排列成 一系列，根据时间顺序所反映的经济 现象的发展过程、方向和趋势，将时 间顺序外推或延伸，以预测经济现象 未来可能达到的水平。
基本原理
在多项式模型中， 设某文档d=(t1,t2,…,tk)，tk是该文档中出现过的单 词，允许重复，则 先验概率P(c)= 类c下单词总数/整个训练样本的单词总数 类条件概率P(tk|c)=(类c下单词tk在各个文档中出现过的次数之和+1)/(类 c下单词总数+|V|) V是训练样本的单词表（即抽取单词，单词出现多次，只算一个），|V| 则表示训练样本包含多少种单词。在这里，m=|V|, p=1/|V|。 P(tk|c)可以看作是单词tk在证明d属于类c上提供了多大的证据，而P(c)则 可以认为是类别c在整体上占多大比例(有多大可能性)。
j =1 i =1 M
• 条件熵
i =1
N
互信息量I(X,Y)的物理含义 • H(X) 事件X的结果的不确定性 • H(X|Y) 事件X在辅助条件Y下的结果的不确定性 • H(X)- H(X|Y) 辅助条件Y对事件X的结果的不确 定性的消除——信息增益
+ 例题中各数据的属性及其取值分别为：
– 类别（事件X）：是、否；——x1，x2 – 分割属性Y1 头痛：是、否； – 分割属性Y2 肌肉痛：是、否； – 分割属性Y3 体温 ：很高、高、正常 + 选择全部数据记录，求先验熵（对类别）： – P(x1)=4/7，P(x2)=3/7 – H(X)= - ∑i=1,2P(xi) log2 P(xi)=0.985 bit + 后验熵（对Y1）：y1 =是，y2=否 – P(y1)=4/7， P(y2)=3/7 – P(x1 | y1)=3/4 ，P(x2 | y1)=1/4 – H(X |y1 )= -∑i=1,2P(xi | y1) log2P(xi | y1) =0.811 – 同理， H(X|y2 )=0.918
收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根
据时间序列绘成统计图。 分析时间序列。时间序列中的每一时期的数值都 是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合 结果。 求时间序列的长期趋势(T)季节变动(s)和不规则变 动(I)的值，并选定近似的数学模式来代表它们。 利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不 规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未 来的长期趋势值T和季节变动值s，在可能的情况 下预测不规则变动值I。
+ 决策树算法是一种逼近离散函数值的
方法。它是一种典型的分类方法，首 先对数据进行处理，利用归纳算法生 成可读的规则和决策树，然后使用决 策对新数据进行分析。本质上决策树 是通过一系列规则对数据进行分类的 过程。
决策树是一种由结点和有向边组成的 层次结构。书中包含三种结点： 根节点：它没有入边，但有零条或多 条出边 内部结点：恰有一条入边和两条出边 叶节点或终结点：恰有一条入边，但 没有出边
[趋势性(T)、季节性(S)、周期性(C)、不规则性(I)]
非线性模型 灰色预测模型GM（1，1） 组合预测
回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因 变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回 归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变 量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表 现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重 要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发 展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预 测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资 料，就可以采用回归分析预测法进行预测。它是 一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用 市场预测方法。
t1：牛肉、鸡肉、牛奶 t2：牛奶、奶酪 t3：奶酪、靴子 t4：牛肉、鸡肉、奶酪 t5：牛肉、鸡肉、衣服、奶酪、牛奶 t6：鸡肉、衣服、牛奶 t7：鸡肉、牛奶、衣服
鸡肉，衣服牛奶（sup=3/7,conf=3/3） 衣服牛奶，鸡肉（sup=3/7,conf=3/3）
Apriori算法 基于划分的算法
样本数据
给定一组分类好了的文本训练数据，如下： docId 1 2 3 doc Chinese Beijing Chinese Chinese Chinese Shanghai Chinese Macao 类别 （ In c=China?） yes yes yes
决策树的典型算法有
ID3，C4.5，CART
决策树算法的优点如下： + 分类精度高； + 生成的模式简单； + 对噪声数据有很好的健壮性。
决策树基础
信息论基础
ID3算法
C4.5算法
N个分割属性的训练集
(P
哪个好？
怎么生成好的？
决策树
决策树怎么做？谁是父节点？ 谁是下一层子节点？为什么是它？
一
关联规则 预测分析 趋势分析 决策树
分类
顾客可能会在一次购物同时购买哪些商品？
商店布局
广告营销
例如：一个事务可以是：{牛肉，鸡肉，奶酪}，表示以为客户一次购 买了牛肉、鸡肉和奶酪这三件商品，而一条关联规则是： 牛肉,鸡肉 奶酪 其中{牛肉，鸡肉}就是X，{奶酪}就是Y
ID3算法 互信息量最大
No. 1 2 3 4 5 6 7
头痛 是(1) 是(1) 是(1) 否(0) 否(0) 否(0) 是(1)
肌肉痛 是(1) 是(1) 是(1) 是(1) 否(0) 是(1) 否(0)
体温 正常(0) 高(1) 很高(2) 正常(0) 高(1) 很高(2) 高(1)
患流感
N(0) Y(1) Y(1) N(0) N(0) Y(1) Y(1)
分析时间序列数据需要注意：
– – – – 长时间的走向 周期的走向与周期的变化 季节性的走向与变化 不规则的随机走向
算术平均法 简单移动平均法 加权算术平均法 趋势加权移动平均法
2005年的劳动生产率=23500÷220=106.81万元/人， 预测2006-2008年劳动生产率不变的情况下 2006年的预测人数=28000÷106.81=262人 2007年的预测人数=33000÷106.81=309人 2008年的预测人数=38000÷106.81=356人 公司到2008年员工需增加(356-220)=136人
N i =1
• 熵=自信息量 H(X)=- P(x i ) log 2 P(x i )
P(x i )
N
• 后验概率
• 后验墒
P(x i y j )
H(X y j )=- P(x i y j ) log 2 P(x i y j )
H(X Y )= P(y j ) P(x i y j ) log 2 P(x i y j )
购物篮分析 协同推荐系统 点击流 语言学模式
预测的基本步骤 定量分析预测 预测的结果分析
预测的基本步骤
确定预测目标，包括预测对象、目的、 对象范围； 收集分析内部和外部资料； 数据的处理及模型的选择； 预测模型的分析、修正； 确定预测值。
定量分析预测 回归预测 时间序列法（趋势分析法）
选择属性作为根
产生分支
计算信息增益
选择max增益
是 数据进一步分裂？
否 结束
信息熵是一个数学上颇为抽象的概念，在这里不妨把信息熵 理解成某种特定信息的出现概率（离散随机事件的出现概 率）。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统 越是混乱，信息熵就越高。信息熵也可以说是系统有序化程 度的一个度量。
FP-树频集算法
t1：牛肉、鸡肉、牛奶 t2：牛奶、奶酪 t3：奶酪、靴子 t4：牛肉、鸡肉、奶酪 t5：牛肉、鸡肉、衣服、奶酪、牛奶 t6：鸡肉、衣服、牛奶 t7：鸡肉、牛奶、衣服
Minsup=30%
F1：{{牛肉}：4，{奶酪}：4，{鸡肉}：5， {衣服}：3，{牛奶}：4} C2：{{牛肉，奶酪}，{牛肉，鸡肉}，{牛 肉，衣服}，{牛肉，牛奶}，{奶酪，鸡 肉}，{奶酪，衣服}，{奶酪，牛奶}， {鸡肉，衣服}，{鸡肉，牛奶}，{衣服， 牛奶}} F2： {{牛肉，鸡肉}：3， {牛肉，奶酪}： 3， {鸡肉，衣服}：3，{鸡肉，牛奶}:4， {衣服，牛奶}:3} C3：{{鸡肉，衣服，牛奶}} F3： {{鸡肉，衣服，牛奶}：3}
根据预测目标，确定自变量和因变量 建立回归预测模型 进行相关分析 检验回归预测模型，计算预测误差 计算并确定预测值
自变量的个数 • 一元回归分析预测法 • 多元回归分析预测法 自变量与因变量之间的相关关系 • 线性回归预测 • 非线性回归预测
房价（万元）
120 100 80 60 40 20 0
+ 条件熵（对Y1）： + +
+
+
– H(X | Y1) = ∑j=1,2,3 P(yj) H(X | yj)=0.857 互信息（对Y1）： – I (X,Y1)= H(X) - H(X | Y1) = 0.128 同理，有： – I (X,Y2)=0.006，I (X,Y3)=0.592 I (X,Y3)值最大，所以选择“体温”作为决策树的根 节点，将其三个取值分别作为三个分支，并划分原 数据集合为三个子集 判断子集中各记录是否属于同一类别，若是则在树 上作标记，否则对子集重复上述步骤
古代 周朝时的《周官》——太史、小史、小行人、大司徒、司书、大 胥、春官、太卜 汉代刘歆所编《七略》——“六分法” 现代 国内——《中国图书馆分类法》 国际——《杜威十进分类法》（DDC） 《国际十进分类法》（UDC） 《美国国会图书馆图书分类法》（LCC） 《冒号分类法》（CC）等。
分类（classification）分类任务就是通 过学习得到一个目标函数（target function）f，把每个属性集x映射到一 个预定的类标号y。目标函数也称分类 模型（ classification model）。